La importancia de un buen Test A/B

Cualquier cambio de diseño determina el comportamiento del usuario.

Ningún diseñador, por excelente que sea, es capaz de adivinar al 100% el comportamiento del usuario. Es por ello que existen los llamados Test A/B (A/B testing o Split testing), dos versiones muy similares de una web, interfaz o diseño que ponen a prueba el trabajo del diseñador y determinan cuál de las dos variantes convierte mejor.

Y aunque a veces los resultados son contrarios a lo que imaginábamos en un principio, no hay nada más fiable que los números.

Ejemplo Test A/B- Movetia

RunKeeper publicó un Test A/B para comparar dos diseños muy distintos entre sí. El mejor valorado fue el diseño de iconos, que aumentó la participación de los usuarios a dichas actividades en un 235%.

En los Test A/B todo cuenta

Cualquier cambio de diseño determina el comportamiento del usuario. Es por ello que, a pesar de que lo importante en un Test A/B es hacer variaciones mínimas, podemos (y debemos) tener en cuenta la cabecera, la composición, los botones, las imágenes, los colores… Algunos de los cambios más habituales en esta técnica son los botones de llamada a la acción, los titulares, el diseño y los formularios.

Test A/B de Mailchimp - Movetia

Plataformas como Facebook Ads o MailChimp, proponen al usuario hacer tests A/B para determinar qué campaña funciona mejor

Pasos a seguir para realizar un correcto Test A/B

A pesar de que un Test A/B parece algo aleatorio, lo cierto es que debemos tener en cuenta los siguientes procedimientos:

  •  analizar la página en cuestión: un análisis tipo Google Analytics nos indicará la tasa de conversión, las visitas al web, el tiempo de permanencia, el porcentaje de rebote…
  • elaborar una teoría en base a lo que está fallando. Por ejemplo, si los leads son muy inferiores a las visitas, quizás es que el botón de llamada a la acción no es suficientemente atractivo o si el usuario no accede a las segundas páginas, es posible que el menú no esté en el lugar adecuado.
  • probar la hipótesis: es momento de implantar los cambios pertinentes y hacer la prueba durante un tiempo suficiente que permita valorar los nuevos resultados.
  • Extraer conclusiones. Una vez transcurrido este tiempo de prueba, es momento de analizar los resultados y extraer conclusiones.
Ejemplo de prueba Test A/B- Movetia

Una campaña publicitaria de Barack Obama consiguió un 19% más de conversión gracias al cambio de una imagen.

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